很显然,判别矩阵和打了掩膜以后截取的roi图在像素上存在关联,判别矩阵的黑色区域对应的是roi区域需要计算的像素,白色区域是打掩膜区域。因此很容易用cv::mean()求得均值。 关于cv::mean()的调用如下: cv::Scalar mean = cv::mean(image, mask); 其中,mask是与iamge一样大小的矩阵,其中的数值为0-255,可以理...
meanStdDev 函数在mean.dispatch.cpp中实现,计算均值和方差的公式如下: meanStdDev这个函数的输入是src和mask,mask矩阵里为0位置的元素不被求和if( mask[i] ){才求和}; 这个函数的输出也是两个矩阵,这个输出矩阵的维数应该是channels * 1,每个通道存储相应的和(sum)或平方和(sqsum),如果空间太大,后面的空间会...
OpenCV meanStdDev的解释 meanStdDev: 计算矩阵的均值和标准偏差。 C++: void meanStdDev(InputArray src,OutputArray mean, OutputArray stddev, InputArray mask=noArray()) Python: cv2.meanStdDev(src[,mean[, stddev[, mask]]]) → mean, stddev C: void cvAvgSdv(constCvArr* arr, CvScalar* mean, CvS...
m= mean.at<double>(2,0);//返回第三通道均值std::cerr <<"第三通道均值="<< m <<std::endl; std::cerr<< stddev <<std::endl; sd= stddev.at<double>(0,0);//返回第一通道标准偏差std::cerr <<"第一通道标准偏差="<< sd <<std::endl; sd= stddev.at<double>(1,0);//返回第二通...
以下是一个简单的示例,展示了如何使用meanStdDevMask函数: 1. 首先,需要包含所需的头文件: ```c #include <stdio.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> ``` 2. 然后,编写一个函数来计算图像的均值和标准差: ```c void ...
直接通过 cv.meanStdDev() 来返回两个值 我们可以通过 方差和均值 来过滤图片。 若一个图片方差 = 0, 那么可以直接放弃这个图片了, 因为它根本不能称之为图片,因为没有任何信息,只能是一个常量表。 单独看均值(体现整图片体颜色分布): 明显第一个均值比较低,就说明它整体偏暗,因为值都偏小。
]和Alpha[]；sort, sortIdx为矩阵的每行或每列元素排序；setIdentity设置单元矩阵；completeSymm矩阵上下三角拷贝；inRange检查元素的取值范围是否在另两个矩阵的元素取值之间，返回验证矩阵；checkRange检查矩阵的每个元素的取值是否在最小值与最大值之间，返回验证结果bool；sum求矩阵的元素和；mean求均值；meanStdDev...
其中 表示第c个通道的平均值, 表示第c个通道像素的灰度值。 meanStdDev()函数可以同时求取图像每个通道的平均值和标准方差,其函数原型在代码清单3-11中给出。 代码清单3-11meanStdDev()函数原型1.voidcv::meanStdDev(InputArraysrc,2.OutputArraymean,3.OutputArraystddev,4.InputArraymask=noArray()5.) ...
表示第c个通道像素的灰度值。 meanStdDev()函数可以同时求取图像每个通道的平均值和标准方差,其函数原型在代码清单3-11中给出。 代码语言:javascript 复制 代码清单3-11meanStdDev()函数原型1.voidcv::meanStdDev(InputArray src,2.OutputArray mean,3.OutputArray stddev,4.InputArray mask=noArray()5.) ...
img3=cv2.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1bit3.jpg')print(cv2.mean(img3)) 结果如下: 从结果上很容易看得出,均值所表示的信息是偏亮,是正确的。 接下来我们使用方法meanStdDev计算方差。方差在opencv中可以表示该图片的对比度,或者说该图片是否从表现上有“意义”。若方差值大则表示差异比较大,若值小,...